ビタビベイズ予測分類と逐次ベイズ学習による頑健な音声認識
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概要
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モデル学習時と認識時の条件が異なる場合にも有効な音声認識アルゴリズムとして、既にビタビアルゴリズムに基づくベイズ予測分類(VBPC)を提案しているが、ここでは、新しい観測データを用いて、逐次、CDHMMパラメータの確率密度関数(条件の異なりに起因する)をベイズ学習で更新し、認識性能を高めることを提案する。具体的には、自然共役事前確率密度関数を"完全データ"密度で考え、VBPCを適用する。また、複数の正規分布を用いて確率密度関数の表現を高めることが出来るが、この場合、確率密度関数を逐次更新する際に、分布の数が飛躍的に増大するという問題がある。これに対処するため、関数の表現に有効な順に分布を選択して制限する手法を提案する。話者不特定の日本語10数字音声認識実験を行った結果、提案方式の有効性が確認された。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-12
著者
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